[发明专利]带宽压缩中的预测方法在审
申请号: | 201811260542.7 | 申请日: | 2018-10-26 |
公开(公告)号: | CN111107348A | 公开(公告)日: | 2020-05-05 |
发明(设计)人: | 冉文方;田林海;李雯 | 申请(专利权)人: | 西安科锐盛创新科技有限公司 |
主分类号: | H04N19/103 | 分类号: | H04N19/103;H04N19/176;H04N19/182;H04N19/42;H04N19/50 |
代理公司: | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人: | 王海栋 |
地址: | 710065 陕西省西安市高新区高新路86号*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 带宽 压缩 中的 预测 方法 | ||
本发明涉及一种带宽压缩中的预测方法,包括:将图像分成大小为m×n的多个MB;其中,m、n分别为每个所述MB的行分辨率、列分辨率;分别采用多分量参考预测方法与多线程跳块扫描预测方法对所述多个MB进行预测以获取对应的残差主观和;根据所述残差主观和确定所述多个MB最终的预测残差。本发明提供的带宽压缩中的预测方法,以多分量参考预测方法与多线程跳块扫描预测方法为基础,通过预测选择算法可以选择出最优的一种预测方法,对于复杂纹理图像进一步优化了预测效果。
技术领域
本发明涉及一种多媒体技术领域,特别涉及一种带宽压缩中的预测方法。
背景技术
带宽压缩技术主要由四个部分组成,包含:预测模块、量化模块、码控模块和熵编码模块。其中预测模块作为一个重要的模块,是利用相邻像素间存在的空间冗余度,根据邻近像素信息对当前像素值进行预测,预测差值的标准差远小于原始图像数据的标准差,因此对预测差值进行编码,更有利于使图像数据的理论熵达到最小,达到提高压缩效率的目的。目前预测模块的算法主要分为两类,纹理相关预测和像素值相关预测。
然而,当待压缩图像的纹理复杂多变时,预测待压缩图像的复杂纹理区域时往往因图像纹理之间的相关性较差,预测编码得不到精确的参考,导致理论极限熵得不到最大化的降低,影响预测模块的质量。因此,在待压缩图像的纹理复杂多变时,提高预测模块的质量成为亟需解决的问题。
随着视频的图像分辨率的增加,需要占用较多的存储空间和传输带宽,在这种情况下,利用芯片内的带宽压缩技术来提高图像的存储空间和传输带宽就显得尤为必要。
在图像纹理复杂区域,单一的预测方法往往不能获取最佳的预测效果,导致图像效果变差。
发明内容
因此,为解决现有技术存在的技术缺陷和不足,本发明提出一种带宽压缩中的预测方法。
具体地,本发明一个实施例提出的一种带宽压缩中的预测方法,包括:
将图像分成大小为m×n的多个MB;其中,m、n分别为每个所述MB的行分辨率、列分辨率;
分别采用多分量参考预测方法与多线程跳块扫描预测方法对所述多个MB进行预测以获取对应的残差主观和;
根据所述残差主观和确定所述多个MB最终的预测残差。
本发明至少具备如下优点:
本发明提供的带宽压缩中的预测方法,以多分量参考预测方法与多线程跳块扫描预测方法为基础,通过预测选择算法可以选择出最优的一种预测方法,对于复杂纹理图像进一步优化了预测效果。
附图说明
下面将结合附图,对本发明的具体实施方式进行详细的说明。
图1为本发明实施例提供的一种带宽压缩中的预测方法流程图;
图2为本发明实施例提供的一种带宽压缩中的多分量参考预测方法流程图;
图3为本发明提供的另一种用于图像压缩的多分量参考预测方法流程图;
图4为本发明实施例提供的一种当前像素分量和临近像素分量位置关系示意图;
图5为本发明实施例提供的一种梯度值计算示意图;
图6为本发明实施例提供的另一种像素级多分量参考的自适应方向预测方法的算法原理示意图;
图7为本发明实施例提供的一种带宽压缩中多线程跳块扫描预测方法流程图;
图8为本发明实施例提供的一种图像MB划分标记示意图;
图9为本发明实施例提供的另一种图像MB划分标记示意图;
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